Science Fiction in Unternehmen: Die Zeit für künstliche Intelligenz (KI) ist gekommen

Steve Evans

13/02/2017

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen zurzeit im Rampenlicht. Welches sind die vorrangigen Anwendungsfälle und warum sollten fortschrittliche Unternehmen einen Einsatz planen?

Die Technologiebranche scheut sich nie, etwas als „das nächste große Ding” zu bezeichnen. Cloud-Computing, soziale Medien und Mobilität standen in den letzten Jahren alle zu Recht im Rampenlicht. Doch jetzt ist die Zeit für Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) gekommen.

Es ist besonders die Kombination von ML und KI, für die sich viele Technologieexperten begeistern. Obwohl beide im Allgemeinen abwechselnd genutzt werden, gibt es einen Unterschied. KI ist ein Konzept, bei dem Computer Aufgaben so ausführen, wie Menschen es als intelligent bezeichnen würden. ML hingegen ist ein Aspekt der KI, bei dem Computern Daten bereitgestellt werden, durch die sie selbst lernen können.

Von Science Fiction in die Praxis

Roboter und Computer, die Menschen im Denken und Handeln sehr ähnlich sind, bevölkern seit Jahrzehnten das Scifi-Genre. Der Terminator ist ein gutes Beispiel. Skynet ist eine derart hochentwickelte KI, dass sie drohende Angriffe erkennen und Maßnahmen zum eigenen Schutz ergreifen kann.

Viele glauben, dass KI und ML ihren Platz immer noch hier haben: ausschließlich in der Science Fiction. In Wirklichkeit gibt es aber für beide viele Einsatzmöglichkeiten, von denen einige bereits von Millionen von Menschen im Alltag genutzt werden.

Persönliche Assistenten, die von einigen der größten Technologieunternehmen bereitgestellt werden, spielen in unseren Leben eine immer wichtigere Rolle. Diese Assistenten sind in unsere Mobilgeräte eingebaut und laufen zu Hause auf verschiedenen Systemen. Durch sie können wir Musik und Nachrichten hören, Lebensmittel oder ein Taxi bestellen, einkaufen und noch viel mehr.

KI im Alltag

Es gibt heiße Debatten darüber, ob diese persönlichen Assistenten eine echte künstliche Intelligenz darstellen. Es gibt jedoch keine Zweifel daran, dass sie bei der Spracherkennung Elemente der KI sowie des ML nutzen. Die zugrunde liegende AI und ML unterstützen diese Assistenten bei der Verbesserung der Antworten sowie dem besseren Verständnis des Fragekontexts. Das geht so weit, dass diese oft vorhergesagt werden können.

Videospiele, intelligente Autos, Empfehlungsdienste (für Streaming-Dienste und Online-Händler) sowie die Gesichtserkennungssoftware bei sozialen Plattformen nutzen alle einige Elemente der KI.

Clive Longbottom, Gründer von Quocirca, fügt hinzu, dass Situationen, in denen Geschwindigkeit und Intelligenz das Wichtigste sind, den Einsatz von KI und ML fordern. Er nennt FAQ-Dienste auf Websites als Beispiel, und sagt: „Diese Dienste lernen aus dem, was Benutzer fragen und verbessern ihre Antworten ständig.”

Wenn Kunden immer wieder nach einem Produkt in einer bestimmten Farbe fragen, kann das System das Unternehmen informieren. Es kann dann die Entscheidung getroffen werden, ob das Produkt in dieser Farbe angeboten werden sollte. „Dabei werden Personalkosten eingespart und durch etwas ersetzt, das intelligent genug ist, um dem Unternehmen zu nützen”, bemerkt er.

KI in IoT und Big Data

In den kommenden Jahren erwartet Longbottom jedoch, dass KI und ML sich sehr gut in das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) integrieren lassen werden. „In der Zukunft wird Big Data die große Herausforderung darstellen, vor allem, wenn sich das IoT etabliert – dort ist menschliches Lernen nutzlos. Das Problem ist zu groß und es kommt zu schnell.”

Was ist eigentlich kürzlich geschehen, das KI und ML zu solch heißen Themen gemacht hat? Wie bei so vielen neuen Technologien ist es eine Kombination verschiedener Entwicklungen. Gigantische Datenmengen, fast grenzenlose, kostengünstige Speicherlösungen und viel billigere und gleichzeitig sehr viel leistungsstärkere Computer, die sich durch diese Datenmengen beißen.

Der neueste Bericht zu IT-Ausgaben der Analysten von IDC prognostiziert ein Wachstum des weltweiten Markts für KI von 8 Milliarden US-Dollar (7,5 Milliarden Euro) im Jahr 2016 auf 47 Milliarden US-Dollar (44 Milliarden Euro) im Jahr 2020 und stellt fest: „Automatisierte Kundendienstagenten, Untersuchung des Qualitätsmanagements und Empfehlungssysteme, Diagnose- und Behandlungssysteme sowie Betrugsanalyse und -untersuchung sind die am stärksten wachsenden Bereiche.”

In der Zukunft wird erwartet, dass in den Bereichen „öffentliche Sicherheit und Katastrophenschutz, Pharmaforschung, Diagnose- und Behandlungssysteme, Beschaffung und Logistik, Untersuchung des Qualitätsmanagements und Empfehlungssysteme sowie Leitsysteme” hohe KI-Investitionen erfolgen werden, fügt der IT-Ausgabenbericht der IDC hinzu.

Schnell erreichbare Ziele

Gartner bezeichnete „KI und ML” als einen seiner Top 10 strategischen Technologietrends für 2017. „[Er beinhaltet] hochentwickelte Systeme, die autonom verstehen, lernen, vorhersagen, sich anpassen und potenziell ausführen. Systeme können zukünftiges Verhalten lernen und ändern, was zur Herstellung von intelligenteren Geräten und Programmen führt.

„Organisationen, die diesem Trend mit digitalen Innovationen folgen möchten, sollten eine Reihe von Geschäftsszenarien untersuchen, bei denen KI und maschinelles Lernen einen ganz klaren, spezifischen Mehrwert für das Unternehmen liefern könnten. Dann können sie mit einem oder zwei Szenarien experimentieren, die den höchsten Wert versprechen.”

Das sind zunehmend Szenarien, in denen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Unternehmen dabei unterstützen, Prozesse und Aufgaben zu automatisieren, die bisher von Menschen ausgeführt wurden, die langsam, teuer und fehleranfällig sein können.

„Organisationen sollten sich an den schnell erreichbaren Zielen orientieren, die eine sinnvolle Abschaffung des Warenprozesses und der damit zusammenhängenden Aufgaben durch Automatisierung ermöglichen,” sagt Longbottom. „Das muss ganz oben auf der Liste stehen. Wir sind jetzt in dem Stadium, in dem es jemand anders umsetzen wird, wenn Sie es nicht tun.”

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